assert(engine != nullptr); // 序列化引擎并保存到文件 std::string enginePath = "./deepsort.engine"; std::ofstream engineFile(enginePath, std::ios::binary); if (engineFile) { nvinfer1::IHostMemory *serializedEngine = engine->serialize(); engineFile.write(static_cast<const char *>(seria...
1. 准备TensorRT 8.6环境和ONNX模型文件 首先,确保你已经安装了TensorRT 8.6,并且有一个有效的ONNX模型文件。你可以从NVIDIA的官方网站下载并安装TensorRT。 2. 使用TensorRT的Parser API加载ONNX模型 在TensorRT中,你需要使用OnnxParser来加载和解析ONNX模型。以下是一个示例代码片段,展示了如何加载ONNX模型: python ...
2. onnx2engine // OnnxToEngine.cpp : 此文件包含"main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。//#include<iostream>#include<chrono>#include<vector>#include"cuda_runtime_api.h"#include"logging.h"#include"common.hpp"#include"NvOnnxParser.h"#include"NvCaffeParser.h"constchar*INPUT_BLOB_NAME="dat...
注:最终因环未在服务器验证ONNX转engine方法,但CMakeList可借鉴wts转engine。 六.Linux环境下编译engine(添加:20220914) 本节介绍如何使用编译命令在ubuntu(linux)环境中运行,我将使用C++ API构建的网络称为Cengine,将Onnx转换构建的网络称为Oengine,那么本节将介绍主要介绍CMakeLists.txt文件的构建: Cengine的CM...
tensorflow、pytorch、caffe等训练框架训练好的模型不能直接用于tensorrt推理,需要转为tensorrt需要模型格式engine,主流有caffe和onnx转engine, 这里介绍onnx转engine, 因为训练模型转为onnx比较容易。 具体步骤 定义网络->加载onnx模型和配置信息-->转为engine文件。
①.onnx转engine; ②.engine推理; ③CPU实现NMS方法 yolov52engine(onnx) 三.预测结果展示: 自己训练模型转换测试结果: 四.CMakeLists.txt编写(添加:2022-1006) 介绍如何使用编译命令在ubuntu(linux)环境中运行,以下代码适用YOLO Onnx及C++ 源码构建,其中target_link_libraries(yolo /home/ubuntu/soft/TensorRT-...
Linux编译并运行 结论如下: 结论一:同一个硬件,python转engine引擎,可使用C++ API调用引擎,然测试时间增加; 结论二:若有engine引擎,可只需简单调用反序列化和cotext等操作,无需构建网络或获得引擎的代码依赖; 结论三:onnx和wts转engine推理时间相当(仅此验证),也或许网络过于简单而未表现准确,但肯定wts构建性能最...
cd TensorRT-8.6.1.6\python pip install tensorrt-8.6.1-cp39-none-win_amd64.whl 6.验证安装 importtensorrtastrtprint(trt.__version__) onnx转engine模型 cd TensorRT-8.6.1.6\bin trtexec --onnx=模型输入路径.onnx --fp16 --saveEngine=模型输出路径.engine...
D:\ProgramFiles\TensorRT-7.0.0.11.Windows10.x86_64.cuda-10.2.cudnn7.6\TensorRT-7.0.0.11\bin>trtexec --onnx=./yolov7.onnx --saveEngine=./yolov7_fp16.engine --fp16 --workspace=200 &&&& RUNNING TensorRT.trtexec # trtexec --onnx=./yolov7.onnx --saveEngine=./yolov7_fp16.engine ...
wts转engine 如果你是linux系统: git clonehttps://github.com/wang-xinyu/tensorrtx cd tensorrtx/lenet cp [PATH-OF-pytorchx]/pytorchx/lenet/lenet5.wts . mkdir build cd build cmake .. make make成功以后需要将wts转为engine文件,使其变为序列化文件。